作者：马晟翔; 李希建因子分析法bp神经网络煤体瓦斯渗透率仿真预测优化改进
摘要：为提高煤体瓦斯渗透率预测准确性,使用因子分析法对BP神经网络模型进行优化、改进,提出一种改进的BP神经网络预测模型。根据煤体瓦斯渗透率相关主要影响因素实例数据,使用因子分析法对4个煤体瓦斯渗透率影响因素原始数据进行降维数据处理,优化得到2个公共因子;以2个公共因子代替原有4个煤体瓦斯渗透率影响因素作为BP神经网络模型输入层参数,建立改进的BP神经网络煤体瓦斯渗透率预测模型,进行实例数据检验改进BP模型预测效果。最终验证结果:20组训练样本预测值与实际值的相对平均误差为0.63%,证明训练完成的改进BP神经网络模型具有良好的拟合效果;改进BP模型预测样本平均相对误差为3.16%,传统BP模型预测样本平均相对误差为6.37%,证明改进BP模型预测精确度优于传统BP模型。
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